Banca de DEFESA: CLARICE DE OLIVEIRA NOGUEIRA

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: CLARICE DE OLIVEIRA NOGUEIRA
DATA : 22/04/2024
HORA: 14:00
LOCAL: Google Meet
TÍTULO:

CORREÇÃO DE VIÉS NO MODELO DE REGRESSÃO BETA NÃO LINEAR.

PALAVRAS-CHAVES:

Modelos de Regressão. Regressão Beta Não Linear. Correção de Viés. Bootstrap.

PÁGINAS: 50
RESUMO:

Em contextos de análise do comportamento de uma variável em relação a outras, os modelos de regressão desempenham um papel amplamente empregado. A categoria de modelos de regressão beta é particularmente adequada para esse propósito, sendo aplicada quando a variável resposta assume valores no intervalo (0,1), o que é comum em cenários que envolvem taxas e proporções. Ferrari e Cribari-Neto (2004), introduziram um modelo de regressão beta que adota uma abordagem alternativa para a distribuição beta, na qual os parâmetros são definidos com base na média e no parâmetro de precisão. Este modelo foi objeto de duas extensões notáveis, sendo uma delas proposta por Smithson e Verkuilen (2006), que aborda a variação da precisão. Nessa extensão, tanto a média quanto a precisão são modeladas de forma simultânea, permitindo uma análise mais abrangente. A outra extensão, apresentada por Simas, Barreto-Souza e Rocha (2010), amplia ainda mais as possibilidades ao considerar que a média e/ou a precisão podem estar relacionadas a preditores não lineares, o que confere maior flexibilidade ao modelo na captura de relacionamentos complexos entre as variáveis envolvidas. Essas extensões representam avanços valiosos na modelagem e interpretação de dados dentro deste contexto específico. Nessa dissertação, o objetivo foi propor a correção de viés (de segunda ordem) para os estimadores de máxima verossimilhança no modelo de regressão beta não linear, tanto para os estimadores dos parâmetros relacionados à média, quanto para os estimadores dos parâmetros relacionados ao parâmetro de precisão, para isso desenvolvemos uma ex-pressão matricial fechada para o estimador de viés de Cox e Snell (1968) e analisamos, via simulação de Monte Carlo, os desempenhos dos EMV e suas versões corrigidas via Cox e Snell (1968) e através da metodologia bootstrap (EFRON, 1979). Fornecemos resultados numéricos que mostram que as versões corrigidas do EMV apresentam desempenho superior ao do usual em amostras de tamanho pequeno ou moderado. Para finalizar, apresentamos e discutimos uma aplicação em dados reais.

MEMBROS DA BANCA:
Interno - 2937900 - ABRAAO DAVID COSTA DO NASCIMENTO
Presidente - 1024478 - AUDREY HELEN MARIZ DE AQUINO CYSNEIROS
Externo à Instituição - MIGUEL ANGEL URIBE OPAZO - UNIOESTE